大数据4v特征_大数据4v特征举例说明

大数据具有哪些特征

B.灵活的多语言程序集成。允许用户将目前的数据挖掘算法直接导入系统算法库中，以此对分析工具进行扩充和管理。同时，由于FIU-Miner能够正确地将任务分配到有合适运行环境的计算上，所以对这些导入的算法没有实现语言的限制。

大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity()，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如微码邓白氏通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息5、真实性现有的数据挖掘工具（Veracity）：数据的质量。

大数据4v特征_大数据4v特征举例说明

大数据4v特征_大数据4v特征举例说明

不属于大数据的4v特征

平台层（Infrastructure）：数据的访问和计算，计算平台处理分布式大规模的数据。

价值密度高不属于大数据的4v特征。大数据的特点主要分为以下四点：Vol1.应用性（A Combination of Theory and Application）：数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合。数据挖掘源于实际生产生活中应用的需求，挖掘的数据来自于具体应用，同时通过数据挖掘发现的知识又要运用到实践中去，辅助实际决策。所以，数据挖掘来自于应用实践，同时也服务于应用实践，数据是根本，数据挖掘应以数据为导向，其中涉及到算法的设计与开发都需考虑到实际应用的需求，对问题进行抽象和泛化，将好的算法应用于实际中，并在实际中得到检验。ume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）。大数据按照Gartner给出的定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

数据分析人才跳槽速度也很快，平均跳槽速度为19.8个月。根据商业联合会数据分析专业委员会统计，未来基础性数据分析人才缺口将会达到1400万，而在BAT企业的岗位中，60%以上都是在招大数据人才。

下列对大数据的“4V”特征的描述中错误的是:（）

大数据挖掘的核心和本质是应用、算法、数据和平台4个要素的有机结合。

下列对大数据的“有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。4V”特征的描述中错误的是:（）

前面提到的是数据挖掘的特性对研究发展及研究方法的影响，另外，数据挖掘的这些特性对如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性的意见，对培养研究生、本科生均有一些指导意见，如应用性在指导数据挖掘时，应熟悉应用的业务和需求，需求才是数据挖掘的目的，业务和算法、技术的紧密结合非常重要，了解业务、把握需求才能有针对性地对数据进行分析，挖掘其价值。因此，在实际应用中需要的是一种既懂业务，又懂数据挖掘算法的人才。工程性决定了要掌握数据挖掘需有一定的工程能力，一个好的数据额挖掘人员首先是一名工程师，有很强大的处理大规模数据和开发原型系统的能力，这相当于在培养数据挖掘工程师时，对数据的处理能力和编程能力很重要。性使得在具体应用数据挖掘时，要做好底层不同功能和多种算法积累。交叉性决定了在学习数据挖掘时要主动了解和学习相关领域的思想和技术。

A.从微观而言，数据规模达到亿条数据以上，存储空间超过TeraByte的都可以称为大数据问题

B.以往传统的数据以结构化数据为主，但随着更多互联网多媒体应用的出现，使诸如、声音和视频等非结构化数据占到了很重

C.对大数据的快速处理分析，能够为实时洞察市场变化、迅速作出响应、把握市场先机提供决策支持

D.大数据的价值密度很高，因此具有巨大的价值

正确：大数据的价值密度很高，因此具有巨大的价值

大数据有什么特点？

1.Volu8.Visualization（可视化）：在大数据环境下，通过数据可视化可以更加直观地阐释数据的意义，帮助理解数据，解释结果。me（大量）：数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Vol7.Volatility（波动性）/Variance（异）：由于数据本身含有噪音及分析流程的不规范性，导致采用不同的算法或不同分析过程与手段会得到不稳定的分析结果。ume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据需要特殊的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”

从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

大数据有什么特点和优缺点呢？

众所周知，大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。

这些对大数据处理在技术上的困难，提数据分析人才跳槽速度也很快，平均跳槽速度为19.8个月。根据商业联合会数据分析专业委员会统计，未来基础性数据分析人才缺口将会达到1400万，而在BAT企业的岗位中，60%以上都是在招大数据人才，所以前景不错，希望大家努力了。出了挑战，首先数据量大，那么传统单机的处理方式就不可行，需要使用集群

价值密度低，说的是需要更复杂的算法，才能从海量数据中提取出意义的信息

然后数据产生速度快，意味着传统的为了保证数据完整性的约束，将不能使用

大数据的”4V”特征中哪个特征更能体现大数据的特性？

D.有效的程序调度和执行。

1.数据规模庞大（Volume）当数据规模很小时，属于传统的“小数据”时代的问题，已有非常...

个人觉得数据价值巨大更能体现大数据的特性，如果没有价值，数据量再大也是废数据

2.数据更新频繁（Velocity）我们知道摩尔定律揭示了处理器分析能力与时间的关系，也就是...

4.

3.数据类型多样（Variety传统的关系型数据库，无论从理论上，还是在应用上都非常成熟了...

4.数据价值巨大（Value）如果数据没有价值，我们就没有分析的必要。因此，大数据要求我们...

大数据4v是指哪四个

应用架构上包括用户界面层、任务和系统管理层、逻辑资源层、异构的物理资源层。这种分层架构充分考虑了海量数据的分布式存储、不同数据挖掘算法的集成、多重任务的配置及系统用户的交付功能。一个典型的数据挖掘任务在应用之中需要复杂的主任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法。因此，开发和建立这样的计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员进行有效的分析是大数据挖掘中的一个重要任务。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统4V指的是Volume、Variety、Value、Velocity数据库软件工具能力范围的数据，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据的特点主要有什么？

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据4v是指哪四个

研究大数据首先要理解大数据的特征和基本概念。业界普遍认为，大数据具有标准的“4V”特征：

大数据（bigdata）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更分别是数据量大，数据产生速度快，数据格式多样，数据价值密度低强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；

大数据的特征有哪些?

大数据具有如下哪些特征

什么是大数据？它有哪四个基本特征

大数据就是这些年来通过各种现代化网络途径收集的全人群的消费生活数据库。可以为企业做营销方案等事务策划提供依据，提高策划方案的成功效率。

大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 。

1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。

2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。

3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等作，变为结构数据。

价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。

大数据有什么特点呢?

大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity()，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如微码邓白氏通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。

什么是大数据,它有哪些特点

大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据具备以下4个特点：

一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占多数。

三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

大数大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 。

大数据的特点：

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；

4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

6、复杂性（plexity）：数据量巨大，来源多渠道

大数据的意义：

是一个高速发展的，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

大数据的缺陷：

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。

分析的方面：1. 可视化分析；2. 数据挖掘算法；3. 预测性分析能力；4. 语义引擎；5. 数据质量和数据管理；6.数据存储，数据仓库。

什么是大数据，大数据的基本特征是什么

大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 。 1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化

大数据特点有哪些？大数据具备哪些特征

特点就是数据真实、数据全、细节要做到精细，可以度去分析的数据，比比鲸具备了这些。

大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity()，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如 通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。

容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；[7]

速度（Velocity）：指获得数据的速度；[7]

可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。[7]

真实性（Veracity）：数据的质量[7]

价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值